平 成 ２５ 年 度

修士論文概要

主査

舟橋 健司

副査

岩田彰

入学年度

平成２４年度

学籍番号24417505

論文題目

データマイニングによる要注意学生の発見に関する研究

研究室

舟橋研究室

氏名

伊藤圭佑

Study about Heuristics Anxious Student by Data Mining

1

はじめに修学状況の分析

4

近年、教育現場における ICT の発展により、学生に先述したデータを用いて修学状況の分析を行い、『要関する情報が記載された膨大な量のデータがサーバに注意学生』の指摘及びその傾向の調査を試みた。

蓄積されている。本研究では、これらのデータを有効4.1

修学傾向の分析活用するため、データマイニングを応用した修学指導

全学生 338 名の修学状況を、学生修学状況を用いて調を考案している。今までは過去の情報のみを頼りに修査した。その結果、338 名中 70 名の学生が卒業までに学指導を行っていたため、学生の成績や修学状況が悪留年または退学していることが判明した。また、GPA化したときには既に手遅れとなっていた。しかし、デーデータを併用して、1 年前期と 1 年後期の GPA 値域別タマイニングを活用し未来予測を行うことで、今後修の留年・退学者数を調査したところ、1 年前期と 1 年学に問題を抱える学生を早期発見することができるた

後期の両方において、各 GPA が 1.0 未満の学生は 93.5

め、より適切な指導が期待できる。しかし、学生に対％という高い割合で留年・退学していたことが確認でする修学指導は、時間的コストが多大だという問題がきた。

ある。例えば本学では教員 1 人に対し 15 人以上の学生

表 1: 1 年次の GPA に関する人数が在籍しており、教員が 1 人 1 人の学生の特性や修学

1 年前期と後期の GPA

総数

留・退割合

こで、本研究では「今後指導を与えるべき学生」を『要どちらかが 1.0 未満

3129

93.5 ％注意学生』と命名し、データマイニングを応用した分

両方とも 1.0 以上

3074113.4 ％析により『要注意学生』の指摘を試み、さらに、ベイ合計33870

状況を把握し適切な指導を与えるのは困難である。そジアンネットワークによる『要注意学生』の発見を提案している。全学生を対象に指導を与えるのではなく4.2

修学傾向をより詳細に調査するため、データマイニ『要注意学生』を指導対象者とすることで、指導の時間的コストを軽減することができる。

2

本研究で用いた手法
発見の手法として提案しているベイジアンネットワー

データマイニングを応用した分析

ングの技術を応用し更なる分析を行った。分析の手法
は、まず主成分分析により情報を縮約し、その後にクラスタリングを実行しクラスタ別の傾向を読み取ることで全体の傾向を概観した。

クは、確率変数、有向グラフ構造、条件付き確率で定義

科目別 GPA データを用いた分析により、「理系教科される確率モデルである [1]。また、本研究ではデータの強み」が今後の修学状況に大きく寄与していることマイニングに分類される手法を多く活用している。分析が分かった。獲得成績数データを用いた分析により、獲の際に、主成分分析とクラスタリングの K-means 法、得する成績が両極端な学生ほど今後の修学状況が悪化発見モデルの構築の際に、クラスタリングのウォードすることが確認できた。月別打刻回数データを用いた法と CFS を用いている。

分析により、打刻回数少ない学生ほど修学状況が悪化

3

本研究で用いたデータ
本研究では本学に在籍していた学生 338 名に関するしていることが確認できた。全体の結果として、様々な観点から学生を評価することの有用性を示すことがでデータを利用した。データの種類は、講義別成績デーきた。

タ、学生の教室への入退室の時間が記録されている打刻

5『要注意学生』の発見

データ、卒業研究着手と卒業の時期が記録されている学本研究では『要注意学生』を事前に発見することを生修学データの 3 種類である。これらをそのまま分析試みており、その手法としてベイジアンネットワークや予測に適用するのは困難なため、講義別成績データを提案している。その有意性を示すため、GPA のみをから、各学生の GPA（学期別と科目別）と獲得成績数基準とした発見法との比較を行った。

を、打刻データから、月別の打刻回数を取得した。

5.1

発見の時期と『要注意学生』の定義
表 2: 各モデルの指標値

早期に発見を行うため、1 年次終了時を発見の時期とし、2 年次以降に『要注意学生』になるかどうかを判定・

モデル

F値

Recall

発見数予測した。また、発見対象の『要注意学生』を、分析

GPA による発見

0.404

54 ％

22 名の際に得た知見を参考に、「1 年前期と 1 年後期の GPA

BN による発見

0.424

68 ％

28 名が共に 1.0 以上であるが、2 年次以降に留年・退学して※ベイジアンネットワークを BN と表記しまう学生」と厳密に定義した。これは 4.1 の調査結果より、GPA1.0 未満の学生は指導対象となるのは自明だ

表 3: 提案手法の発見モデルにおける各人数と分かったため、発見モデルの適用対象から除外した。
対象人数は表 1 より、307 名となった。

5.2

理想の発見モデルとモデルの評価方法

理想の発見は「実際の『要注意学生』を全員見つけ出す発見」である。機械学習における評価指標として、
正解率 Accuracy、適合率 Precision、再現率 Recall が存在するが、再現率 Recall は本研究における「実際の『要注意』『要注意』非『要注意』

合計

28 名

63 名

91 名

13 名

203 名

216 名

41 名

266 名

307 名

予測
非『 要 注意』予測合計『要注意学生』のうち、どれぐらいの割合を発見できたか」に相当するため、この指標を最重要視した。またPrecision と Recall の調和平均である F-measure もモデル評価の基準の 1 つとして採用した。

5.3

発見モデルの構築

本研究では、科目別 GPA と、全変数から CFS によって取捨選択された変数を確率変数として適用した。グ
ラフ構造は Naive Bayes 構造と Free Network 構造のも図 1: 『要注意学生』だと認定された学生の GPAのを構築した。それぞれの設定毎のモデルを構築し、発見精度の比較を行った。

5.4

ベイジアンネットワークの出力

ベイジアンネットワークの出力は、ある事象の事後確率で表現される。例えば「『要注意学生』である確率は38 ％」といった形式で表される。
『要注意学生』になる
41かどうかの事前確率は、 307= 13.4% だと言えるため、『要注意学生』の判定に用いる閾値を、13.4 ％（事前確率から確率値が増減したかどうか）、30 ％、50 ％と設定し、それぞれの発見精度を評価した。

5.5

発見モデルの評価

学生を 1 年次通年 GPA の低い順に並べ、GPA がある閾値を下回る学生を『要注意学生』と認定する手法と、本提案手法の発見精度を比較した。

提案手法のモデルを実際の『要注意学生』の発見モデルとして適用すると、表 3 より、モデルによって認定された 91 名と、1 年次 GPA が 1.0 未満の学生 31 名を足した 122 名を『要注意学生』と認定し、さらに、実際の『要注意学生』70 名中、29 名＋ 28 名＝ 57 名（81.4％）を発見できることが示された。換言すれば、全学生を指導対象とする場合の時間的コストの約 3 分の 1 のコストで、約 8 割の『要注意学生』を発見できたと言える。

6まとめ
本研究では『要注意学生』の分析、定義、発見を試みた。また、発見の手法としてベイジアンネットワー

表 2 に GPA を基準にした発見と、ベイジアンネックを提案した。これにより、単純に GPA だけで指導対トワークによる発見モデルの中で最も評価が高かった象を決定するよりも、本提案手法を用いた方がより効ものの F-measure と Recall を示す。ベイジアンネット

率的に指導対象者を見つけ出せることを示すことがでワークを用いた方が指標値が高くなることが確認でききた。今後の課題としては、年度による変容にも対応た。提案手法のモデルでは、『要注意学生』41 名中 28した汎化なモデルの構築と、実用に向けた更なる検証名（68 ％）発見することができた。さらに、図 1 が示などが挙げられる。

す実際に『要注意学生』でありモデルによって発見さ参考文献れた学生の 1 年次 GPA の分布を検討すると、1 年次の[1] 鈴木恒一, “大量データから知識を抽出するベイジ
アンネットワークの学習技術とその応用”, Softechs,成績が中間層に属する『要注意学生』も発見できていることが確認できた。ゆえに、提案手法の方が精度が高く、柔軟な発見ができることが示された。

L3765A, 32 巻, 1 号, pp. 14-17 (2011)